用 AI Agent 征战海外市场 容联云的下半场打出制胜牌

作者/雷晶

校对/Tina

策划/Eason

随着全球化浪潮与数字经济急速发展，东南亚市场正以其蓬勃的生命力成为中国企业出海的热土。

关税壁垒持续降低、人力成本相对低廉、多个行业处于快速发展期等优势使得东南亚地区源源不断地吸引大批企业前赴后继开拓深耕。

然而，海外市场的征战并非坦途，隐秘的海洋下机遇与挑战并存。本地化产品稀缺、基础设施滞后、技术人才短板、数据合规复杂……出海企业面临的挑战本质上是系统性能力与本地化建设的双重考验。如何在这场“暗流战争”中制胜，将地缘复杂性转化为创新催化剂，成为各大出海企业的关键突破路径。

本期周刊，我们专访容联云东南亚市场负责人庞然，深入探析出海企业探索东南亚市场的行业背景，聚焦出海痛点，分析行业解决方案，围绕容联云如何以 AI Agent 为抓手，破解海外市场的拓展难题，探索出海企业的差异化解决方案。

01

押注海外：需求爆发 AI 时代来袭

“移动互联网爆发区”正成为东南亚市场的强势标签。

据谷歌、淡马锡和贝恩公司联合发布的《2024 年东南亚数字经济报告》预计，到 2030 年东南亚数字经济规模将达 2 万亿美元，电子商务、数字金融服务、在线媒体等领域的增长将持续拉动企业数字化需求。

东南亚的 AI 市场正迎来爆发式增长。

一是人口红利期带来的 AI 市场需求。东南亚人口结构年轻化，30 岁以下的年轻人占到了 70%以上，这种人口结构意味着当前该地区数字化及 AI 产品需求正处于陡峭上升期。

二是数字化转型需求迫切。大量本地企业渴望引入 AI 技术提升运营效率，却受限于自身技术储备薄弱，难以构建完整的智能化体系。

据《东盟中心地位：对中小企业数字化进程的影响》显示，目前东南亚地区只有不到 30%的中小企业采用了较为成熟的数字化管理系统，提升空间巨大。马来西亚、泰国、菲律宾等国近年也陆续出台“数字马来西亚”“工业 4.0”等政策，推动服务业、工业等加速转型。

三是劳动力成本的持续攀升和招工难正在倒逼自动化进程加速。东南亚各国用工成本逐年上涨，推动银行、电商等行业对 AI 客服替代人工的需求激增，尤其是在标准化服务场景。

以越南为例，据在线求职与招聘平台 Good Jobs 发布的报告显示，越南全国制造业招聘需求同比增长26%，但只有 31%的企业招募到足够工人，其余企业仍短缺 30%-50%以上的劳动力，甚至有 18%的企业表示缺工情况严重。即使拥有人口红利，当地年轻人更愿意加入外卖、直播等新兴行业。

四是尤为存在短板的人工客服领域，存在答案一致性差、服务稳定性波动、多语言覆盖能力不足等问题，正倒逼相关行业加速转向 AI 解决方案。

全球范围内，能让中国智能客服厂商放手一搏的海外市场并不多。北美市场的智能客服产业已发展到相当成熟的阶段，门槛高得令人却步，南美市场的相关产业还在缓慢生长，本身规模有限，而日韩和欧洲在供应商选择上更倾向于美国品牌。

使得留在视野里的，只有东南亚市场了。

谁能率先将国内成熟的 AI 服务模式复制+本地化，就能建立先发优势。这也让各大企业在“内卷”之余，又有了押注海外市场的决心。

02

AI 新蓝海：机遇与挑战交织

海外市场正成为出海企业增长的核心引擎，但这片被冠以“蓝海”的市场也暗藏痛点。

本地化产品稀缺首当其冲。欧美或中国提供的 AI 服务往往缺乏对东南亚复杂语言生态的深度适配，该地区语言超过 1200 种，且各种语言之间的差异巨大。语言的高度复杂性对产品本地适配提出了严苛要求。

基础设施滞后与技术人才短板亦是桎梏。部分东南亚经济体发展相对滞后，基础设施支撑不足。缅甸、老挝等欠发达地区更面临 AI 技术人才匮乏、算力资源有限的困境，大幅抬高了部署门槛。如何将国内成熟的产品与技术有效输出，成为亟待解决的关键课题。

此外，数据合规压力持续升级也在加剧海外布局的难度。东南亚各国在数据主权、用户隐私等法规上存在显著分歧，正大幅抬高跨境服务的合规门槛。数据合规挑战加剧。东南亚各国在数据主权、用户隐私等方面的法规差异显著，为跨境服务增添了复杂性。

针对这些痛点的入局者不止一个，当前东南亚 AI 服务市场四股势力交错竞争。

一是以 Google、AWS、Microsoft Azure 等企业为代表的全球科技巨头。他们拥有强大的技术基座，但价格较高，且在本地化落地和服务响应上存在短板。

二是本地创业公司，聚焦新加坡、印度尼西亚等市场。他们可提供人脸识别、数据可视化等定制化方案，具备本地资源优势，但产品标准化、规模化能力较弱，系统集成经验不足。

三是转型中的传统 BPO 企业。这类原本做人力外包的企业，正通过引入 AI 工具提升效率，但普遍存在 AI技术积累薄弱的问题，转型效果参差不齐。

四是中国出海企业。他们拥有领先东南亚的 AI 技术，加上地理位置的优越性及文化的相似性，在出海时有天然的优势。

在这片机遇与挑战并存的竞技场上，源源不断地涌入试图建立新秩序的企业，真正较量才刚刚开始。

03

下半场的破局之路

东南亚 AI 服务市场面临着诸多困局，当传统解决方案渐显乏力时，容联云以原生大模型与场景化深耕相结合的模式开启破局之路。

破局始于对核心痛点的精准打击。

容联云旗下的容犀 Agent & Copilot 平台，通过大模型与小模型的深度协同，针对人工依赖桎梏、渠道与系统的割裂、封闭系统迟滞等痛点，通过数据驱动决策，为金融、政务、物流等具体场景提供革新。

其核心逻辑是通过 AI 替代人工完成高耗时工作，让客服、电话销售、证券工作人员等从业者聚焦更核心的任务。例如，通过质检助手能将券商的质检流程从 8 天压缩至 3 小时，漏检率控制在 3%以下，而会话洞察可深度挖掘录音和知识库数据，在寿险客户的服务记录中发现潜在销售机会，知识助手则能将客服知识库条目从 150 条提升至 3000 条，大幅提升响应效率。

在服务模式上则采取差异化策略。针对泛行业中小客户提供公有云服务，快速覆盖电商售后、物流跟踪、旅游预约等场景。针对银行、券商、保险等金融大客户，则采用本地化部署，满足其对数据安全和定制化。

目前，这套系统已在多个场景验证价值。在政务、金融等不同场景通过实现标准化响应，解决了人工服务答案不一、态度参差的痛点，助力企业迈向智能化。

成功破局之后，参赛选手已着眼于下半场的竞争。

传统规则引擎和浅层机器学习模型，已无法满足东南亚复杂的多语言交互和场景需求，原生大模型技术路径，正作为企业征战海外的关键决策。

原生大模型不仅拥有更强的语言理解能力，能处理跨语言指代、方言变体等问题；也拥有逻辑推理能力，可应对金融产品推荐、政务流程指引等复杂场景，在多模态融合能力上，能无缝衔接文本、语音等不同渠道的客户需求。

在具体的业务场景中，AI Agent 不仅能区分泰语中男女使用的语言差异，还能理解网络消息中夹杂的英文缩写和表情符号，实现自然流畅的交互。

容联云并非盲目堆叠技术，而是以客户实际痛点为导向筛选场景。通过市场调研、合作伙伴推荐、行业展会等渠道，收集本地企业的运营难点和流程瓶颈，再逐一突破。

对中小客户，聚焦共性需求提供产品化工具，提升易用性和效果。对大客户，则采取"标杆先行"策略。在金融业，选择代表性银行打造标杆项目。

技术优势转化为商业价值关键在于场景深耕策略，容联云在东南亚的突围路径已然清晰，通过技术、场景、本地化组合，赢得差异化竞争。

04

争做 AI 出海新标杆

在全球数字化转型的浪潮中，AI 技术正在成为推动产业变革与升级的核心驱动力。

当前东南亚 AI 服务市场的未来图景十分明朗，AI 服务市场的竞争格局正在重构。庞然预判未来 3-5 年内将呈现四大趋势：

多语言处理成标配。随着海外业务的扩张，能够精准处理语言混合、方言变体、敬语体系的 AI 能力，将从加分项变为基础配置。

服务自动化的渗透程度将持续加深。AI 不再局限于处理简单的信息查询，而是逐步向复杂的业务办理环节延伸，人机协同的模式也将在实践中不断成熟。

商业模式将向着平台化方向升级。企业的需求已不再满足于购买单一的 AI 工具，而是更倾向于选择全链条的一体化解决方案。

中小企业的 AI 普及进程加快。在订阅制等轻量化模式的推动下，AI 服务的成本门槛不断降低，让更多中小企业有机会借助 AI 提升运营效率，这部分市场将成为重要的增量来源。与此同时，随着数据应用的日益广泛，数据安全与合规监管也会日趋严格，成为市场发展中不可忽视的重要维度。

如何在 AI 出海的未来趋势中找准定位，占据一席之地？

容联云正以差异化的路径树立新标杆。

其一，破除服务大企业的刻板印象，验证普惠化路径。面对印度尼西亚、马来西亚等地大量中小企业仍在使用老旧系统的现状，容联云通过 AI Agent 服务，使其客服流程实现智能化跃迁。

其二，推动国产大模型走向海外实际应用场景。当国内大模型竞争陷入同质化内卷，产业落地成为痛点，容联云将自主研发的大模型深度融入东南亚金融、券商等行业的实际业务场景，不仅解决了客户的现实痛点，更探索出一条国产大模型技术出海可复制的路径。

其三，树立本地化加产业协同的出海新模式。区别于简单的技术输出或硬件销售，容联云致力于构建基于数据、场景与生态的价值网络。为本地政企客户提供全链条解决方案，实现从卖工具到交付价值的转型。

目前，容联云在东南亚已实现从 0 到 1 的突破。面向未来，容联云为 AI Agent 出海设定了清晰的阶梯式目标，将持续打磨产品竞争力，落地更多行业标杆，实现聚焦场景的客户覆盖，形成规模化收益与区域品牌影响力。

容联云的东南亚实践昭示，当国内 AI 竞争日趋白热化，这种以技术深耕、场景落地、生态共建为核心的出海叙事，或许会成为更多谋求全球化的科技企业极具参考价值的范本。

• 转载、采访报道:Tina(微信:beijingyh1992)

• 榜单、市场合作:小新(微信：dyxsmxx)

• 研究报告合作:Kim(微信:beijingkim2020)

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